ISSCC2017: Olympics in IC Design
2017/02/26

 

資料來源: http://www.chinaaet.com/article/3000058416

OFweek電子工程網訊 2 月初,人工智慧盛會 AAAI-17 在美國三藩市舉辦的同時,ISSCC 2017 大會在城市另一邊的萬豪酒店同期舉行。在“人工智慧”一詞席捲科技圈的時代,ISSCC 這一學術會議也不可避免地加入了人工智慧、深度學習的元素。本屆 ISSCC 會議的主題被定為:智慧時代的智慧晶片(INTELLIGENT CHIPS FOR A SMART WORLD)。

ISSCC,全稱 International Solid State Circuits Conference(國際固態電路會議),是由 IEEE 固態電路協會(SSCS)主辦的最負盛名的半導體積體電路國際學術會議。它同時也是世界上規模最大、水準最高的固態電路國際會議,長期以來代表著全球固態電路領域研發趨勢的領先風向,已成為國際公認的晶片領域的“奧林匹克運動會”。

本屆 ISSCC 會議於 2017 年 2 月 5-9 日舉行,為第 64 屆。

近年來,ISSCC 大會上的論文涉及的積體電路領域包括九個方面:類比電路(傳統類比電路、類比電源管理)、資料轉換器(ADC/DAC/TDC)、數位架構與系統(處理器、通信與多媒體電路、人工智慧)、數位電路(時鐘、數位電源管理)、IMMD(圖像、MEMS、生物醫學、顯示)、記憶體(存儲單元、控制器)、射頻與無線系統(收發機、毫米波、太赫茲)、有線通信(SerDes/2.5/3D 互聯)以及前沿工藝設計(非矽積體電路、量子、柔性材料)。

大會議程

在上周日晚舉行的 Tutorial 和 Student Session 上,IEEE SSCS(固態電路協會)進行了 Fellowship 頒獎,隨後是 Student Research Preview 的 Poster 展覽(這些都是 ISSCC 主 session 的遺珠)。週一上午為 Plenary Speech,由主辦方邀請領域領頭人物演講。很多來自半導體業、或半導體相關行業的重要嘉賓參與其中。

本屆請到的嘉賓包括:

台積電的 VP Cliff Hou(演講主題是結合封裝和 SoC 技術的晶片新範式)

德州儀器的 CTO Ahmad Bahai(演講主題是積體電路業的持續創新模式)

哈佛醫學院教授 Jonathan Rothberg(演講主題關於 DNA 測序)

TU Delft 的教授 Lieven Vandersypen(演講主題關於量子計算)

週一下午到週三為一系列主 Session 論文報告,晚上有一些有趣的 evening session,週四為專業論壇。

在智慧硬體的風潮中,很多研究機構推出了自己的新型晶片設計。2016 年 ISSCC 中,韓國科學技術院(KAIST)曾展示了自己的深度學習處理器,這種處理器已經廣泛應用於很多領域,如用於 AR/HMD 用戶的自然 UI/UX、輔助汽車駕駛和自主導航的微型機器人。以 65nm CMOS 實現了具有嵌入式深度學習引擎的低功耗自然 UI/UX 處理器,達到了比最新的 HMD 處理器還高 56.5%的能源效率,比同類最佳模式識別處理器的識別率還要高 2%。而麻省理工學院(MIT)提出了在 65nm CMOS 工藝中實現高能效的深度卷積神經網路(CNN)加速器。該測試晶片具有由可重構在片網路的 168 個處理元件空間陣列的特徵,其通過開發資料再使用來處理多種形狀並最小化資料運轉。

圍繞人工智慧帶來的新需求,硬體設計也需要轉換思路。2 月 5 日上午,來自比利時魯汶大學的 Marian Verhelst 的報告就介紹了為深度學習設計的處理器。

深度學習在圖像識別領域上已經變得十分流行了。最近,將深度學習應用到其他模式識別任務(如語音處理、文本分析等)的應用也十分地受關注。深度學習是與計算複雜性相關聯的,但目前它還只能在高能耗的伺服器平臺上運行。不過,我們已經看到了一種將深度學習網路應用嵌入式處理的新趨勢。

在介紹深度學習和其實現的挑戰後,該專題報告概述了能在嵌入式平臺實現高效神經網路評估的處理架構。該報告與新興的以實現為驅動的演算法創新(implementation-driven algorithmic innovations)緊密交織,解釋了新型深度學習演算法對嵌入式硬體設計的影響。該報告同時介紹了嵌入式深度學習中的機遇和實現挑戰,展示了深度學習處理器的研究的最新進展。

2 月 7 日的晚間活動主題則有關自動駕駛。來自電裝國際美國公司的 Roger Berg、英飛淩的 Patrick Leteinturier、博世的 Markus Tremmel、戴姆勒的 Jürgen Dickmann 以及英偉達的 Sahin Kirtavit 參加了活動。

落後的中國半導體研究

在積體電路領域的盛會 ISSCC 上,中國大陸的錄用論文數寥寥無幾,與 AAAI-17 上過三成,與美國數量相當的盛況相比更顯力量不足。據機器之心的老朋友矽說(公眾號:silicon_talks)統計,大會每年錄用論文數最多不超過三篇,甚至遠遠落後于港澳臺地區:

2017 年,1 篇(北京 ADI)

2016 年,2 篇(上海 ADI,清華大學)

2015 年,0 篇

2014 年,3 篇(復旦大學、中科院計算所、清華大學)

2013 年,3 篇(復旦大學 2 篇,中科院計算所 1 篇)

2012 年,1 篇(復旦大學)

2011 年,3 篇(復旦大學、中科院/龍芯、清華大學)

2010 年,0 篇

2009 年,2 篇(復旦大學、清華大學)

2008 年,1 篇(清華大學)

2007 年,1 篇(上海鼎芯)

2006 年,1 篇(中科院半導體所)

2005 年,1 篇(上海新濤)

今年的 ISSCC 大會共有 208 篇論文入選,其中來自中國(中國大陸、香港和澳門)的論文共有 11 篇,完成機構為澳門大學 6 篇、香港科技大學 4 篇、亞德諾 (ADI)1 篇,分別屬於無線通訊、射頻電路、數位結構和系統、資料轉換、類比電路等 5 個大領域。

商用晶片風向

作為晶片業界的頂級會議,今年的 ISSCC 吸引了來自全球的三千多名晶片設計師,它也成為了各家晶片公司展現最新技術的舞臺。

英特爾率先推出了新硬體,這塊被稱為 Stratix X 的晶片使用了嵌入式多管芯互連橋(EMIB)將 FPGA 與四個外部收發器相連,由安裝在 BGA 襯底中的矽晶片製成,它明顯小於由台積電開發的 CoWoS 工藝中使用的矽襯底(後者被英特爾的競爭對手 Xilinx 和英偉達採用)。

英特爾在兩年多前發佈了 EMIB 技術,並準備將其作為代工服務的技術。但到目前為止,該公司還沒有公佈 EMIB 有任何其他用戶。14nm 的 Stratix X 將 280 萬個邏輯元件組裝成面積約為 560mm2 的晶片,運行速度以 GHz 計。

AMD 則在會上宣稱自己的 Zen x86 處理器比英特爾的更加高效。AMD 發表的論文詳細介紹了 Zen x86 與前一代晶片相比可將開關電容降低 15%的技術。同時,Zen 的推出標誌著 AMD 首次引入了金屬——絕緣體——金屬電容,這有助於降低工作電壓,並提供更高的每核心電壓和頻率控制。

AMD 表示,他們現在已有兩個 8 核 CPU 設計,可在 3.4 GHz 的頻率上進行多執行緒計算。

與電腦 CPU 廠商的競爭相似,移動領域晶片的主要供應商台積電與三星也在 ISSCC 上展開了競爭——兩家公司展示了各自的 7nm 晶片工藝。但從兩家公司發表的論文來看,在應用於 iPhone7 的 10nm 工藝 cpu 量產以後,更加先進的 7nm 工藝晶片或許還需要幾年的時間才能大量進入商業應用。

台積電的 SRAM 有望在今年量產

在 ISSCC 上,台積電描述了一個 256Mbit 的 SRAM 測試晶片,使用其 7nm 工藝達到了 0.027mm2 的位元單元面積。“這讓它有望成為今年最小 SRAM,”台積電董事張琮永博士說道。“新工藝生產的 SRAM 比台積電的 16nm 版本體積縮小了 0.34 倍。它使用七個金屬層,總體模具尺寸為 42mm2。”

與獲得了蘋果大訂單的台積電相比,三星的思路則是更多的研究和更少的發展。這家韓國科技巨頭構建了一個 8 Mbit 的測試型 SRAM——它只是未來商用 7nm 產品的冰山一角。

該晶片不是用極紫外光刻技術(EUV)構建的。相反,三星使用了一個新的修復過程,並將它與 EUV 方式進行了對比,結論顯而易見——EUV 更好。一般來說,修復不是一個生產過程,所以目前還無法得知三星的 7nm EUV 將會是何種形式。

專家們普遍認為,EUV 可能會在 2020 年開始大量應用。三星宣稱,在今年年底,它將在其 7nm 工藝的晶片製造中開始應用 EUV 技術,但沒有說明更進一步的細節。


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